あなたはAIの問題はモデルが十分に強くないことだと思っているかもしれませんが、実際にはコストが高すぎることが原因です。トレーニングコスト、推論コスト、拡張コストがすべて高いのです。

これが、AIが長い間大手企業によって独占されてきた理由でもあります。@0G_labsのアプローチは非常に直接的で、コストを削減することにあります。
分散型ネットワークを利用して計算とストレージを担わせ、AWSや集中型クラウドに依存しなくて済むようにします。
開発者はサーバーをレンタルするのではなく、チェーン上でリソースを呼び出すことができるため、この一歩の意義は非常に大きいです。
供給側が解放され、少数の企業だけが計算能力をコントロールする状況はなくなります。どのノードも参加可能です。
構造設計を見ると、0Gはモジュール化されたアーキテクチャであり、データ層、計算層、実行層が互いに独立しており、無限に拡張可能です。
これこそが真のスケーラビリティであり、TPSではなく、AIを支えることができるかどうかです。
コストが下がれば、AIの応用はDeFiのように爆発的に拡大します。
しかし今回は、金融だけでなく、計算市場全体が爆発的に拡大するでしょう。
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